Commentary: Addressing Health Disparities in Hospital-Based Interventions for Adolescents and Their Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
Adolescent obesity is a complex and significant public health concern affecting over 340 million children and adolescents aged 5–19 worldwide in 2016 (WHO, 2021). To mitigate such risks, the U.S. Preventative Services Task Force recommended behavioral weight management (WM) interventions for children >6 years of age (Grossman et al., 2017). However, the prevalence of income disparities in structured WM programs amongst adolescents from lower-income backgrounds exhibits fewer positive outcomes (e.g., reduction in weight, body fat, blood pressure) than peers from middle-class backgrounds (Demeule-Hayes et al., 2016; Kalarchian et al., 2009). Concerningly, adolescents from low-income backgrounds have higher attrition and less engagement in structured WM programs suggesting a need to identify the specific mechanisms influencing the lack of engagement with this population (Hawkins et al., 2018; Rhodes et al., 2017). Kilbourne and colleagues’ (2006) framework highlights the necessity to identify existing health disparities (phase 1), specific mechanisms driving health disparities (phase 2), and action on interventions and policy change (phase 3) to understand, reduce, and eliminate gaps in healthcare. (Darling et al., this issue)’ qualitative study (this issue) goes beyond describing existing differences in access to care, expanding our understanding of specific factors influencing WM program initiation, engagement, and attrition amongst adolescents and their caregivers from low-income backgrounds. Overall, findings highlight a clear gap concerning participants’ comprehension of program goals, misconceptions, and the importance of engaging caregivers to enhance adolescent program engagement and positive outcomes. There is no doubt that this study fills a significant gap in the literature; however, it is important to consider (a) strengths and (b) future directions to inform research in the broader context of pediatric psychology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».